multithreading in Python: Ein vereinfachter Ansatz

Threading ist eine Technik, die zur Aufteilung von Aufgaben über mehrere Threads teilnimmt, die Effizienz eines Programms verbessert. Pool

In Python wurde Multithreading durch die Einführung von Karte und Pool stark vereinfacht. Hier ist ein prägnantes Beispiel:

from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool

pool = ThreadPool(4)
results = pool.map(my_function, my_array)

Kartenfunktion: Eine funktionale Abstraktion

Die Kartenfunktion, die von funktionalen Sprachen wie LISP, Iterates über eine Sequenz geerbt wird, wendet eine Funktion auf jedes Element an und sammelt die Ergebnisse in eine Liste. Es wird den Iterationsprozess abstrahiert und Multithreading mühelos erzeugt.

Thread Pool: Verwalten von Threads

im obigen Code erstellt der Threadpool einen Pool von 4 Worker -Threads. Diese Threads führen die von der Kartenfunktion zugewiesenen Aufgaben aus. Sobald alle Aufgaben abgeschlossen sind, schließt der Pool und stellt sicher, dass alle Threads ihre Operationen beenden. Wenn Sie mehrere Argumente an einen Thread übergeben, verwenden Sie Starmap mit Reißverschluss, um Arrays zu kombinieren, oder mit iTertools.repeat, um eine Konstante und ein Array zu übergeben.